DelayedOperationPurgatory是一个相对独立的组件，它的主要功能是管理延迟操作。

DelayedOperationPurgatory的底层依赖于Kafka提供的时间轮实现。

我们可以使用JDK本身提供的java.util.Timer或是DelayQueue轻松实现定时任务的功能，为什么Kafka还要专门开发DelayedOperationPurgatory组件呢?这主要是因为像Kafka这种分布式系统的请求量巨大，性能要求也很高，JDK提供java.util.Timer和DelayedQueue底层实现使用的是堆这种数据结构，存取操作的复杂度都是O(nlog(n)),无法支持大量的定时任务。

在高性能的框架中，为了将定时任务的存取操作以及取消操作的时间复杂度降为O(1),一般会使用其他方式实现定时任务组件，例如，使用时间轮的方式。这种做法还是比较多见的，例如，ZooKeeper中使用“时间桶”的方式处理Session过期，Netty也提供了HashedWheelTimer这种时间轮的实现，Quartz框架中也有时间轮的身影。

TimingWheel

Kafka的时间轮实现是TimingWheel,它是一个存储定时任务的环形队列，底层使用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个TimerTaskList对象。

TimerTaskList是环形双向链表，在其中的链表项TimerTaskEntry中封装了真正的定时任务TimerTask。

TimerTaskList使用expiration字段记录了整个TimerTaskList的超时时间。

TimerTaskEntry中的expirationMs字段记录了超时时间戳，timerTask字段指向了对应的TimerTask任务。TimeTask中的delayMs记录了任务的延迟时间，timerTaskEntry字段记录了对应的TimerTaskEntry对象。

这三个对象是TimingWheel实现的基础。
TimingWheel提供了层级时间轮的概念，如图所示。

第一层时间轮的时间跨度比较小，而第二层时间轮的时间跨度比较大。存放在同一TimerTaskList中的TimerTask到期时间可能不同，但是都由一个时间格覆盖。

现假设图中第二层时间轮中编号为2的时间格保存的TimerTaskList到期时间为t,其中保存的任务的到期时间只能是[t～t+20ms]这个范围，例如T1的过期时间可以为t+10ms,任务T2的过期时间可以为t+15ms,T3的过期时间可以为t+12ms。

如果任务到期时间不在[t～t+20ms]这个时间段，则只能放到其他的时间格对应的TimerTaskList中保存。

当任务到期时间超出了当前时间轮所表示的时间范围时，会尝试添加到上层时间轮。依然以图为例，其中第一层时间轮的每个时间格是1ms,整个时间轮的跨度是20ms,其表针currentTime当前表示的时间ct,则该时间轮的跨度为[ct～ct+20ms],只有到期时间在这段范围内的任务才能添加到该时间轮中等待到期。

到期时间超出[ct～ct+20ms]这个时间范围的任务会尝试添加到其上级时间轮中，通过逐层向上尝试，最终找到合适的时间轮层级。

整个时间轮表示的时间跨度是不变的，随着表针currentTime的后移，当前时间轮能处理时间段也在不断后移，新来的TimerTaskEntry会复用原来已经到期的TimerTaskList。

如图所示，第一层时间轮的时间跨度始终为20ms,表针currentTime表示的时间随着时间的流逝不断后移，指向了第三个时间格，此时表针currentTime表示的时间为ct+3ms,整个时间轮表示的时间段是[ct+3ms～ct+23ms],但是该时间轮的时间跨度依然是20ms。

此时该时间轮中编号为2的时间格表示的时间范围不再是[ct+1ms ～ ct+2ms],而是[ct+22ms ～ ct+23ms]。

最后用一个示例详细介绍时间轮降级场景，如图所示。

现在有一个任务是在445ms后执行，默认情况下，各个层级的时间轮的时间格个数为20,第一层时间轮每个时间格的跨度为1ms,整个时间轮的跨度为20ms,跨度不够。

第二层时间轮时间格的跨度为20ms,整个时间轮的跨度为400ms,跨度依然不够。

第三层时间轮时间格的跨度为400ms,整个时间轮的跨度为8000ms,跨度足够，此任务存放在第三层时间轮的第一个时间格对应的TimerTaskList中等待执行，此TimerTaskList到期时间是400ms。

随着时间的流逝，当此TimerTaskList到期时，距离该任务的到期时间还有45ms,不能执行任务。

我们将其重新提交到层级时间轮中，此时第一层时间轮跨度依然不够，但是第二层时间轮的跨度足够，该任务会被放到第二层时间轮第三个时间格中等待执行。

如此往复几次，高层时间轮的任务会慢慢移动到低层时间轮上，最终任务到期执行。

介绍完了时间轮的基本概念之后，下面开始分析TimingWheel的具体实现，其核心字段的含义如下所述。

• buckets:Array.tabulate[TimerTaskList]类型，其每一个项都对应时间轮中的一个时间格，用于保存TimerTaskList的数组。在TimingWheel中，同一个TimerTaskList中的不同定时任务的到期时间可能不同，但是相差时间在一个时间格的范围内。

• tickMs:当前时间轮中一个时间格表示的时间跨度。

• wheelSize:当前时间轮的格数，也是buckets数组的大小。

• taskCounter:各层级时间轮中任务的总数。

• startMs:当前时间轮的创建时间。

• queue:DelayQueue类型，整个层级时间轮共用的一个任务队列，其元素类型是TimerTaskList(实现了Delayed接口)。

• currentTime:时间轮的指针，将整个时间轮划分为到期部分和未到期部分。在初始化时，currentTime被修剪成tickMs的倍数，近似等于创建时间，但并不是严格的创建时间。

• interval:当前时间轮的时间跨度，即tickMswheelSize。当前时间轮只能处理时间范围在currentTime~currentTime+tickMsWheelSize之间的定时任务，超过这个范围，则需要将任务添加到上层时间轮中。

• overflowWheel:上层时间轮的引用。

在TimeWheel中提供了add、advanceClock、addOverflowWheel三个方法，这三个方法实现了时间轮的基础功能。add方法实现了向时间轮中添加定时任务的功能，它同时也会检测待添加的任务是否已经到期。

SystemTimer

SystemTimer是Kafka中的定时器实现，它在TimeWheel的基础上添加了执行到期任务、阻塞等待最近到期任务的功能。下面来分析其核心字段。

• taskExecutor:JDK提供的固定线程数的线程池实现，由此线程池执行到期任务。
• delayQueue:各个层级的时间轮共用的DelayQueue队列，主要作用是阻塞推进时间轮表针的线程(ExpiredOperationReaper),等待最近到期任务到期。
• taskCounter:各个层级时间轮共用的任务个数计数器。
• timingWheel:层级时间轮中最底层的时间轮。
• readWriteLock:用来同步时间轮表针currentTime修改的读写锁。
  SystemTimer.add方法在添加过程中如果发现任务已经到期，则将任务提交到taskExecutor中执行；如果任务未到期，则调用TimeWheel.add方法提交到时间轮中等待到期后执行。

DelayedOperation

在前面介绍ProducerRequest和FetchRequest两种请求时提到，服务端在收到这两种请求时并不是立即返回响应，可能会等待一段时间后才返回。

对于ProducerRequest来说，其中的acks字段设置为-1表示ProducerRequest发送到Leader副本之后，需要ISR集合中所有副本都同步该请求中的消息(或超时)后，才能返回响应给客户端。

ISR集合中的副本分布在不同Broker上，与Leader副本进行同步时就涉及网络通信，一般情况下我们认为网络传输是不可靠的而且是一个较慢的过程，通常采用异步的方式处理来避免线程长时间等待。

当FetchRequest发送给Leader副本后，会积累一定量的消息后才返回给消费者或Follower副本，并不是Leader副本的HW后移一条消息就立即将其返回给消费者，这是为了实现批量发送消息，提高有效负载。

Kafka利用前面介绍的SystemTimer来定期检测请求是否超时，但是这些请求真正的目的并不是为了超时执行，而是为了满足其他条件后执行，例如ProducerRequest的响应条件ISR集合中所有副本都同步了请求中的消息，所以仅使用SystemTimer就无法满足需求了。Kafka使用DelayedOperation抽象类表示延迟操作，它对TimeTask进行了扩展，除了有定时执行的功能，还提供了检测其他执行条件的功能。我们可以认为DelayedOperation是一个延迟的、异步的操作。

如图所示，DelayedOperation有四个实现类，分别表示四类不同的延迟操作，也对应了四种不同的请求。DelayedOperation是一个抽象类，completed字段是AtomicBoolean类型，标识了此DelayedOperation是否完成，初始值为false;delayMs记录了延迟操作的延迟时长。

DelayedOperation可能因为到期而被提交到SystemTimertaskExecutor线程池中执行，也可能在其他线程检测其执行条件时发现已经满足执行条件，而将其执行。

DelayedOperationPurgatory

DelayedOperationPurgatory是一个辅助类，提供了管理DelayedOperation以及处理到期DelayedOperation的功能。DelayedOperationPurgatory依赖的组件如图所示。

DelayedOperationPurgatory中的watchersForKey字段用于管理DelayedOperation,它是Pool[Any,Watchers]类型，Pool的底层实现是ConcurrentHashMap。

watchersForKey集合的key表示的是Watchers中的DelayedOperation关心的对象，其value是Watchers类型的对象，Watchers是DelayedOperationPurgatory的内部类，表示一个DelayedOperation的集合，底层使用LinkedList实现。

DelayedProduce

经过前面的介绍，我们已经了解了SystemTimer和DelayedOperationPurgatory的工作原理。

在详细介绍DelayedProduce的相关实现之前，先来了解一下当ProducerRequest的acks字段为-1时，服务端的处理流程：在KafkaApis中处理ProducerRequest的方法是handleProducerRequest()方法，它会调用ReplicaManager.appendMessages方法将消息追加到Log中，生成相应的DelayedProduce对象并添加到delayedProducePurgatory处理。

delayedProducePurgatory是ReplicaManager中的字段，它是专门用来处理DelayedProduce的DelayedOperationPurgatory对象。

DelayedFetch

DelayedFetch是FetchRequest对应的延迟操作，它的原理与DelayedProduce类似。

我们先来粗略分析FetchRequest的处理流程：来自消费者或Follower副本的FetchRequest由KafkaApis.handleFetchRequest()方法处理，它会调用ReplicaManager.fetchMessages()方法从相应的Log中读取消息，并生成DelayedFetch添加到delayedFetchPurgatory中处理。

delayedFetchPurgatory是ReplicaManager中的字段，它是专门用来处理DelayedFetch的DelayedOperationPurgatory对象。

零拷贝

在消费者获取消息时，服务器先从硬盘读出数据到内存，然后将内存中的数据原封不动地通过Socket发送给消费者。

虽然这个操作描述非常简单，但是其中涉及的步骤非常多，效率也比较差，尤其是当数据量较大时。

按照这种设计，其底层执行步骤大致如下：

首先，应用程序调用read方法时需要从用户态切换到内核态，将数据从磁盘上读取出来保存到内核缓冲区中；

然后，内核缓冲区中的数据传输到应用程序，此时read方法调用结束，从内核态切换到用户态；

之后，应用程序执行send方法，需要从用户态切换到内核态，将数据传输给Socket Buffer;

最后，内核会将Socket Buffer中的数据发送NIC Buffer(网卡缓冲区)进行发送，此时send方法结束，从内核态切换到用户态。

如图所示，在这个过程中涉及四次上下文切换(Context switch)以及四次数据复制，并且其中有两次复制操作由CPU完成。

但是在这个过程中，数据完成没有进行变化，仅仅是从磁盘复制到了网卡缓冲区中，会浪费大量的CPU周期。

通过“零拷贝”技术可以去掉这些无谓的数据复制操作，同时也会减少上下文切换的次数。

大致步骤如下：首先，应用程序调用transferTo方法，DMA会将文件数据发送到内核缓冲区；

然后，Socket Buffer追加数据的描述信息；

最后，DMA将内核缓冲区的数据发送到网卡缓冲区，这样就完全解放了CPU,实现了零拷贝，如图所示。

我们对DelayedFetch的相关处理流程做一下总结，这里以来自Follower副本为例，如图所示。